{"id":51845,"date":"2017-07-03T15:51:37","date_gmt":"2017-07-03T13:51:37","guid":{"rendered":"http:\/\/www.digicult.it\/?p=51845"},"modified":"2017-10-16T16:05:44","modified_gmt":"2017-10-16T14:05:44","slug":"digimag-76-summer-2017-smart-machines-enhanced-arts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digicult.it\/it\/articles\/art\/digimag-76-summer-2017-smart-machines-enhanced-arts\/","title":{"rendered":"Digimag Journal 76 &#8211; Summer 2017. Smart Machines for Enhanced Arts"},"content":{"rendered":"<span class=\"cb-itemprop\" itemprop=\"reviewBody\"><strong>Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML)<\/strong> possono essere considerati da molti sinonimi, anche perch\u00e9 sono le espressioni pi\u00f9 in voga di questa decade.\u00a0Ma, in realt\u00e0, non lo sono. Tuttavia, mettono entrambe in discussione l\u2019abilit\u00e0 delle macchine di <strong>compiere e portare a termine dei compiti in modo \u201cintelligente\u201d<\/strong>, mettendosi in competizione con l\u2019intelligenza e specificit\u00e0 umana.<\/p>\n<p>Con le macchine che diventano sempre pi\u00f9 intelligenti, il Machine Learning \u00e8 oggigiorno non solo un argomento interessante e complesso, ma \u00e8 anche una disciplina cruciale. Se, all\u2019inizio, l\u2019uso del computer era soltanto una questione di calcoli, adesso non si tratta pi\u00f9 di semplice <strong>\u201celaborazione\u201d, ma anche di \u201capprendimento\u201d<\/strong>. Nell\u2019epoca dei Big Data e dell\u2019IoT, viene richiesto alle macchine di andare oltre la pura programmazione e le procedure algoritmiche, introducendo anche la previsione di dati, l\u2019OCR e l\u2019analisi semantica, l\u2019apprendimento di esperienze passate e l\u2019adattamento ad input esterni, avvicinandosi al campo dei processi e delle produzioni umane.<\/p>\n<p>Come <strong>Gene Kogan e Francis Tseng<\/strong> hanno scritto nel loro libro non ancora concluso <strong>\u201cMachine Learning for Artists\u201d<\/strong>, possiamo \u201csottoporre oggi alle macchine un solo quesito astratto: determinare il rapporto tra le nostre osservazioni o dati e il nostro compito prefissato. Questo pu\u00f2 prendere la forma di una funzione o modello che recepisce le nostre osservazioni e calcola una decisione in base a quelle. <strong>Il modello \u00e8 determinato dall\u2019esperienza<\/strong>, fornendogli un set di coppie di osservazioni e decisioni gi\u00e0 note. Una volta che si ha il modello, \u00e8 possibile predire degli output\u201d.<\/p>\n<p>L\u2019oggetto del Machine Learning e, in generale, dei metodi dell\u2019Intelligenza Artificiale, dunque, vanno in una direzione che va oltre alla tecnologia o al campo delle scienze, <strong>coinvolgendo anche le arti, il product design, la moda sperimentale e la creativit\u00e0 in generale<\/strong>. Cos\u00ec come le caratteristiche del ML sono compatibili con le pratiche di arte digitale, siamo portati ad indagare su come alcune tecniche di IA possono essere usate per migliorare la gestualit\u00e0 performativa umana e i modelli della creativit\u00e0.<\/p>\n<p><strong>Come possono collaborare i sistemi biologici e l\u2019intelligenza della macchina per creare arte<\/strong> e qual \u00e8 l\u2019esito culturale per la nostra societ\u00e0? Qual \u00e8 il nuovo ruolo della creativit\u00e0 in questo scenario? Come affronter\u00e0 il contemporaneo una futura generazione di artisti\/designer automatizzati e artificiali, capaci di imparare dai creativi stessi o di avere un impatto diretto sulla creativit\u00e0 umana? La visione antropocentrica del processo creativo che sta dietro la creazione artistica sar\u00e0 influenzata dalle nuove reti neurali intelligenti?<\/p>\n<p>Non vediamo l\u2019ora di avere vostre notizie!<br \/>\n<strong>Silvia Bertolotti e Marco Mancuso<\/strong><\/p>\n<p><strong>Dettagli Tecnici<\/strong><\/p>\n<p>Con questa call Digicult intende raccogliere contributi di ricerca sull\u2019argomento menzionato, specialmente da parte di individui attivi nei campi artistici e accademici (curatori, critici, hacker, fabber, produttori creativi, manager di laboratorio, attivisti, designer, teorici, scrittori accademici e indipendenti, studiosi, artisti, ecc.)<\/p>\n<p>Un abstract di 200 parole e un testo completo di massimo 5000 parole, cos\u00ec come libri, recensioni di eventi e interviste (da 1000 a 2000 parole) dovranno essere inviati a:\u00a0<a href=\"mailto:journal@digicult.it\">journal@digicult.it<\/a><\/p>\n<ol>\n<li>La scadenza per l\u2019invio dell\u2019articolo completo da essere preso in considerazione \u00e8 il 1 Setttembre 2017<\/li>\n<li>Il file in formato .doc \/ docx \/ .odt \/ .txt (formato PDF non ammesso)<\/li>\n<li>Da 5 a 10 immagini con risoluzione 300 dpi come file Zip<\/li>\n<li>Didascalie corrette delle immagini<\/li>\n<li>Seguire cortesemente le <a href=\"https:\/\/digicult.it\/wp-content\/public\/Guidelines.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">linee guida<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning e Intelligenza Artificiale stanno andando molto oltre i campi della scienza e della tecnologia, impattando sull\u2019arte, il product design, la moda sperimentale e la creativit\u00e0 in generale. 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